import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l

# 在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。
# ，Inception块由四条并行路径组成。前三条路径使用窗口大小为1 × 1、3 × 3和5 × 5的卷积层， 从不同空间大小中提取信息。
# 中间的两条路径在输入上执行1 × 1卷积，以减少通道数，从而降低模型的复杂 性。第四条路径使用3 × 3最大汇聚层，然后使用1 × 1卷积层来改变通道数。
# 这四条路径都使用合适的填充 来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。
# 在Inception块中，通常调整的超参数是每层输出通道数。
class Inception(nn.Module):
    # c1-c4为对应路径的通道数
    # **kwargs是一种用于处理关键字参数的特殊语法。它允许函数或方法接收任意数量的关键字参数，并将这些参数作为字典传递给函数内部。
    def __init__(self, in_channels, c1, c2, c3, c4, **kwargs):
        super(Inception, self).__init__(**kwargs)  # 这里也不要忘记kwargs
        # 线路1，单1x1卷积层
        self.p1_1 = nn.Conv2d(in_channels, c1, kernel_size=1)
        # 线路2，1x1卷积层后接3x3卷积层
        self.p2_1 = nn.Conv2d(in_channels, c2[0], kernel_size=1)
        self.p2_2 = nn.Conv2d(c2[0], c2[1], kernel_size=3, padding=1)
        # 线路3，1x1卷积层后接5x5卷积层
        self.p3_1 = nn.Conv2d(in_channels, c3[0], kernel_size=1)
        self.p3_2 = nn.Conv2d(c3[0], c3[1], kernel_size=5, padding=2)
        # 线路4，3x3最大汇聚层后接1x1卷积层
        self.p4_1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.p4_2 = nn.Conv2d(in_channels, c4, kernel_size=1)

    def forward(self, X):
        p1 = F.relu(self.p1_1(X))
        p2 = F.relu(self.p2_2(F.relu(self.p2_1(X))))
        p3 = F.relu(self.p3_2(F.relu(self.p3_1(X))))
        p4 = F.relu(self.p4_2(self.p4_1(X)))  # 卷积之后才用relu，池化后不需要
        # 在通道维度上连结输出
        return torch.cat((p1, p2, p3, p4), dim=1)

# GoggleNet模型实现，，GoogLeNet一共使用9个Inception块和全局平均汇聚层的堆叠来生成其估计值。Inception块之间的最大汇聚层可降低维度。
# 第一个模块类似于AlexNet和LeNet，Inception块的组合从VGG继承，全局平 均汇聚层避免了在最后使用全连接层。
# 现在，我们逐一实现GoogLeNet的每个模块。第一个模块使用64个通道、7 × 7卷积层。
b1 = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
    )

# 第二个模块使用两个卷积层：第一个卷积层是64个通道、1 × 1卷积层；第二个卷积层使用将通道数量增加三倍的3 × 3卷积层。
# 这对应于Inception块中的第二条路径。
b2 = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=1),
    nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, padding=1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
    )

# 第三个模块串联两个完整的Inception块。第一个Inception块的输出通道数为64 + 128 + 32 + 32 = 256
# 第二个Inception块的输出通道数增加 到128 + 192 + 96 + 64 = 480
b3 = nn.Sequential(
    Inception(192, 64, (96, 128), (16, 32), 32),
    Inception(256, 128, (128, 192), (32, 96), 64),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
    )

# 第四模块更加复杂，它串联了5个Inception块，其输出通道数分别是192 + 208 + 48 + 64 = 512、160 + 224 + 64 + 64 = 512、
# 128 + 256 + 64 + 64 = 512、112 + 288 + 64 + 64 = 528和256 + 320 + 128 + 128 = 832。这些路径的通道数分配和第三模块中的
# 类似，首先是含3×3卷积层的第二条路径输出最多通道，其次是仅含1×1卷 积层的第一条路径，之后是含5×5卷积层的第三条路径和含3×3最大汇聚层的
# 第四条路径。其中第二、第三条 路径都会先按比例减小通道数。这些比例在各个Inception块中都略有不同
b4 = nn.Sequential(
    Inception(480, 192, (96, 208), (16, 48), 64),
    Inception(512, 160, (112, 224), (24, 64), 64),
    Inception(512, 128, (128, 256), (24, 64), 64),
    Inception(512, 112, (144, 288), (32, 64), 64),
    Inception(528, 256, (160, 320), (32, 128), 128),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
    )

# 第五模块包含输出通道数为256 + 320 + 128 + 128 = 832和384 + 384 + 128 + 128 = 1024的两个Inception块。
# 其中每条路径通道数的分配思路和第三、第四模块中的一致，只是在具体数值上有所不同。需要注意的是，第 五模块的后面紧跟输出层，
# 该模块同NiN一样使用全局平均汇聚层，将每个通道的高和宽变成1。最后我们将 输出变成二维数组，再接上一个输出个数为标签类别数的全连接层。
b5 = nn.Sequential(
    Inception(832, 256, (160, 320), (32, 128), 128),
    Inception(832, 384, (192, 384), (48, 128), 128),
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
    nn.Flatten()
    )

net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5, nn.Linear(1024, 10))

# GoogLeNet模型的计算复杂，而且不如VGG那样便于修改通道数。为了使Fashion-MNIST上的训练短小精悍，
# 我们将输入的高和宽从224降到96，这简化了计算。下面演示各个模块输出的形状变化。
X = torch.randn(1, 1, 96, 96)
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__, 'output shape:', X.shape)

# 训练模型
lr, num_epochs, batch_size = 0.1, 10, 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

# 小结
# • Inception块相当于一个有4条路径的子网络。它通过不同窗口形状的卷积层和最大汇聚层来并行抽取信息，并使用1×1卷积层减少每像素级别上的通道维数从而降低模型复杂度。
# • GoogLeNet将多个设计精细的Inception块与其他层（卷积层、全连接层）串联起来。其中Inception块 的通道数分配之比是在ImageNet数据集上通过大量的实验得来的。
# • GoogLeNet和它的后继者们一度是ImageNet上最有效的模型之一：它以较低的计算复杂度提供了类似的测试精度。